【数据】上市公司数字化转型工具变量数据（2000-2024年）

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一、数据概况
时间范围：2000-2024年
样本数量：68,851条
数据范围：A股上市公司
数据频率：年度数据


二、数据指标详细说明


（一）基础信息字段
1. 年份：观测年份
2. 股票代码：6位数字代码
3. 股票简称：上市公司简称
4. 中文全称：上市公司完整名称
5. 首次上市年份：公司IPO年份
6. 上市状态：正常上市/退市/暂停上市


（二）行业分类字段
7. 行业名称：所属行业类别
8. 行业代码：行业分类代码


（三）地理位置字段
9. 省份：公司注册地省份
10. 城市：公司注册地地级市
11. 区县：公司注册地区县
12. 省份代码：省级行政区划代码
13. 城市代码：地级市行政区划代码
14. 区县代码：区县级行政区划代码


（四）工具变量构建字段
15. 气温不超27度天数：企业所在地级市一年中日均气温不超过27摄氏度的天数
16. 1984年每万人固定电话数：企业所在城市1984年每万人拥有的固定电话用户量
17. 数字化转型工具变量：基于气温和历史通信基础设施构建的外生工具变量


三、工具变量构建逻辑


（一）构建公式
数字化转型工具变量 = ln(企业所在地级市一年中不超过27摄氏度的天数) × 各城市1984年每万人固定电话用户量


（二）理论基础
该工具变量基于以下逻辑构建：
1. 数据中心选址偏好：数据中心作为数字化转型的关键基础设施，其选址倾向于气候凉爽的地区，因为低温环境可降低服务器散热成本
2. 历史通信基础：1984年的固定电话普及率反映了地区历史上的通信基础设施水平，这种路径依赖会影响后续数字基础设施的布局
3. 外生性保证：气温条件和1984年的通信基础均为外生变量，不受企业当前数字化转型决策影响，满足工具变量的外生性要求





（三）适用场景
该工具变量可用于解决企业数字化转型研究中的内生性问题，特别适用于：
- 数字化转型对企业绩效的因果识别
- 数字化转型与创新能力的关系研究
- 数字化转型的影响机制分析
- 区域数字基础设施对企业行为的影响研究


四、数据来源


（一）原始数据来源
- 气温数据：美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 全球气象站点观测数据
- 历史电话数据：《中国城市统计年鉴》1984年数据
- 上市公司信息：权威数据库


（二）数据处理说明
- 气温数据经过地级市层面的空间匹配和年度汇总
- 1984年电话数据已标准化为每万人指标
- 所有地理编码采用国家统计局标准行政区划代码


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